ai推理模型移植
社区干货
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
# 1 KubeAI介绍KubeAI是得物AI平台,是我们在容器化过程中,逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到推理(模型)服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/C...
关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文
## 一、前言前几天受阿里云邀请,去深圳湾一号参加了关于 AI + 数据相关的技术分享。该分享分了三大主题:可观测场景下AIOps、基于FaceChain的AI人像生成实践、云上AI应用训练与推理的存储最佳实践。## 二、感想... FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力、支持资深开发者使用pyth...
百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
NVIDIA英伟达GTC 2024大会于2024年3月18-21日在美国圣何塞盛大举办。作为AI时代的年度开发者大会,GTC聚集了来自全球的开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业领袖和各行业专家。 本次大会上,来自百川的技术专家聂小楠与来自NVIDIA的技术专家陈庾共同发表了题目为《使用统一推理架构和FP8加速端到端大语言模型系统》的技术演讲。 
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人工智能发展六大洞察 | 社区征文
而是浪潮新近发布的全球最大规模人工智能巨量模型—— **“源1.0”** 的杰作。“源1.0”,其参数量高达 `2457` 亿,借助文本分析模型,获取 `5TB` 高质量中文数据集,其作为语言模型可较好完成尤其针对中文的阅读、理解、推理、逻辑判断等任务。为什么会出现如此体量巨大的模型那?随着各类行业人工智能场景应用的增多,`AI` 模型越来越多样化、复杂化,`AI` 小模型可以完成各行各业中的实际应用,但其通用性较差,精准度也存在局限性,应...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定... 上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
HPO任务支持fully_train,并在可视化任务界面查看fully_train结果。- HPO任务可视化任务界面新增展示已搜索到的超参值。总的来说,MindStudio提供开发者在AI开发所需的一站式开发环境,支持`模型开发`、`应用开... MindX SDK致力于简化异腾 AI 处理器推理业务开发过程,降低使用异腾A处理器开发的门槛。- 插件化开发模式- 提供丰富的插件库- 支持自定义插件开发架构。LLM 并非就是大模型,而是大模型推理能力的一种展现,LLM-based-Agent 的架构原理还是挺复杂的,如果大家有兴趣,可以去看一下对应论...
对大模型和AI的认识与思考|社区征文
从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生图(Stable Diffusion)webui实操环境。在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考,是为总结。## 2. 生成式AI元年2023无疑是生成式AI的元年,英伟达的CEO黄仁勋曾说过:人工智能已经到了iPhone时刻;或许离真正的AGI还有一定的距离,但AI确实展现出人类基本常识和推理的能力,特别是模型越来越大的加持虾出现的涌现能力。就在最近Google发布最新人工智能...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio Profiling随笔
# MindStudio Profiler简介Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片,包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器,Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节,提供了端到端的`Profiler`工具。该工具可以帮助用户看到模型从应用层到芯片层的接口和算子耗时,从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈,提高性能分析的效率。调优主要分为三步:- 性能数据采集、...
AI技术进展和总结|社区征文
AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着进展,在文档人工智能社区中掀起了波澜。预训练的文档AI模型可以解析扫描表格、工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练目标的成功应用,在深度学习方面...
我的2023总结,AI快速发展的一年 | 社区征文
### AI技术的发展趋势首先第一点就是AI模型规模的持续增长。随着计算能力的提升和数据的丰富,大型神经网络模型将继续发展。2023年,大模型成为AI技术的热点,GPT-3等巨型模型的出现引发...
加速3.47倍!火山引擎助力AIGC突破性能瓶颈
AIGC(AI-Generated Content 人工智能生成内容)一经推出火爆全网,各种画风和产品形态频频出现且快速演进。以Stable Diffusion模型为例,一次完整的预训练大约需要在128张A100计算卡上运行25天,用户付费上百万,高额的研发费用是用户的痛点之一。同时,AIGC产品演进快速,对性能和资源提出更高要求。火山引擎云服务,为此类问题提供了解决方案,推动AIGC产业的发展。火山引擎打造同时支持训练加速与推理加速的自主研发高性能算子库,在全...
